Python数据可视化1.6 总结

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1.6 总结


迄今为止,这些案例仅仅给你一个在可视化前应该如何思考和规划的想法。最重要的阶段是为可视化开展的数据熟悉和准备过程。尝试后的结局会影响能否率先得到数据或者形成意欲表达的故事。就像“鸡和鸡蛋”的情况—数据是先来还是后到?最初,可能不清楚需要什么数据,但在大多数情况下,只要数据没有错误,经过几次反复总能使问题变得清晰。

通过清理或降低维度(如果需要),可以转换数据质量填补空白。除非数据质量有保证,否则一个人投入可视化的努力就白费了。正确理解数据后,就可以决定选择哪种可视化更合适。在某些情况下,用不同的方式更有助于清晰地讲述数据的故事。

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